Google DeepMind는 최근 암세포의 작동 메커니즘을 해독할 수 있는 인공 지능(AI) 모델인 의학 분야에서 중요한 과학적 발전을 발표했습니다.
예일 대학교와 협력하여 연구팀은 '각 세포의 언어를 이해한다'는 목표로 개방형 젬마 아키텍처에 구축된 270억 개의 매개변수로 구성된 플랫폼 모델인 C2S-Scale 27B,를 개발했습니다.
딥마인드 브리지에 따르면 AI 모델이 생물학적 데이터를 분석할 뿐만 아니라 암세포 행동에 대한 새로운 과학적 가설을 제안한 것은 이번이 처음이며 그 후 살아있는 세포에서 실험적으로 확인되었습니다.
다시 말해 이 AI 브리지는 단순히 브리다 데이터에서 학습하는 것이 아니라 암 치료의 새로운 방향을 찾기 위해 추론할 수 있습니다.
C2S-Scale 27B는 암세포가 분자 수준에서 면역 체계와 상호 작용하는 방식을 시뮬레이션하여 종양에 대한 면역 반응을 활성화할 수 있는 잠재적인 약물을 예측했습니다.
인간 세포에 대한 테스트 후 초기 결과 중 일부는 미래에 더 정확하고 개인화된 면역 요법을 열 가능성을 보여주었습니다.
현재 면역 요법의 가장 큰 과제 중 하나는 종양이 종종 종양 면역 체계에 '숨어' 있어 신체가 종양을 식별하고 파괴할 수 없다는 것입니다.
이 모델의 목표는 항원 제시 과정을 통해 암세포가 면역 활성화 신호를 발현하도록 강제하는 면역 신호를 증폭시키는 약물을 식별하는 것입니다. 이것은 면역 체계가 종양을 인식하고 공격하는 핵심 요소입니다.
이를 수행하기 위해 연구팀은 '이중 맥락 가상 화면'이라는 방법을 사용하여 AI 모델이 수천 개의 다양한 종양 샘플에서 4 000개 이상의 약물을 분석할 수 있도록 했습니다.
수백만 번의 시뮬레이션을 통해 AI는 특정 세포 조건에서 면역 활성화 가능성을 높이는 화합물을 식별할 수 있습니다.
주목할 만한 점은 모델에서 제안한 약물 중 일부는 완전히 새로운 약물이며 면역 요법과 관련된 것으로 알려지지 않은 약물입니다.
대표적인 예는 항원 제시 능력을 50% 이상 증가시키는 데 도움이 될 것으로 예상되는 CX-4945 입자로 이는 많은 유형의 암에 대한 새로운 치료 방향에 대한 전망을 열어줍니다.
과학자들은 구글 딥마인드의 모델인 세포 수준에서 시뮬레이션 및 추론 능력을 갖춘 눈이 비용이 많이 드는 실제 실험인 눈에서 AI 기반 가상 실험실 시뮬레이션으로 눈 약물 연구 및 개발 방식을 바꿀 수 있다고 판단합니다.
이 발견은 생명 과학에서 AI의 역할을 강화할 뿐만 아니라 기술이 인간이 암에 완전히 접근하고 해독하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 보여줍니다. 암은 세기의 가장 큰 의학적 미스터리 중 하나입니다.
